概率密度函数估计器制造技术

本发明专利技术提供一种PDF估计器，用于确定被测对象是某种特定类型对象的概率。采用来自已知集合的训练数据来功能性描述特定表示点的相关邻域。基于被分类对象的被测特征选择邻域，计算权重并用于表示点。基于被存储的训练数据、被分类对象的被测特征和权重来确定概率。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开通常涉及模式识别、估计，尤其涉及将对象分类为一组可能对象之一的系统和方法。
技术介绍
概率密度函数(HF)描述了观察到随机变量任一给定采样值的相对可能性。在所有可能值上的HF的积分为I。在随机变量范围子集上的HF的积分表示随机变量的抽样落入该范围内的概率。由封闭式等式表示的PDF通常易于理解，许多有关这些PDF的应用也已经被开发。另一方面，对于复杂多维随机变量，尤其是每个维度具有未知和可能不规则分布和/或具有较长的、分布稀疏的尾部的变量的roF，其实际估计在很大程度上困惑着研究人员。例如，在模式和图像识别领域，由于应用PDF方法的实际困难，许多研究人员已经放弃了 PDF这种方法而专注于现有可解决的替代方法，例如，神经网络和线性判别函数
技术实现思路
附图说明以下是附图的简要说明，附图示出了本专利技术的示范性实施例，其中图I是根据一个实施例的异常检测系统的系统级图；图2是根据一个实施例的计算机辅助检测(CAD)单元的组件图；图3是根据一个实施例的检测单元的组件图；图4a和4b示出了根据一个实施例的分类器概率单元；图5示出了封闭式PDF和由概率分布绘成的采样分布直方图；图6概念性地本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：J·C·威内斯，
申请(专利权)人：沃康普公司，
类型：
国别省市：